제조업에 특화된 AI기술 활용및 온디바이스 AI

 ​​인공지능(AI)은 제조 공정 전반의 효율성, 정밀도, 적응성을 향상시키며 제조 산업을 변화시키고 있습니다​. ​2024년에 AI는 기업 전략에서 두 번째로 많이 언급된 영향 요소이며(45%), 공급망 관리, 제품 설계, 품질 관리 및 검사에 주로 활용됩니다. ​또한 78%의 기업은 AI가 향후 2년내 채용을 줄일 것으로 예상하고 있어, 인력 부족 문제에 대한 잠재적인 해결책이 될 수 있습니다.

1. 제조업 AI의 부상

​ AI는 인더스트리 4.0 맥락에서 제조 공정의 효율성, 정밀도, 적응성을 향상시키며 제조 산업을 변화시키고 있습니다. ​머신러닝, 컴퓨터 비전, 자연어 처리(NLP)와 같은 AI 기술을 적용하면 생산 공정의 다양한 측면이 개선됩니다. ​AI는 센서, 장비, 생산 라인에서 발생하는 대량의 데이터를 분석하여 효율성을 최적화하고, 품질을 개선하며, 가동 중단 시간을 줄일 수 있습니다. ​또한 알고리즘을 사용하여 데이터에서 패턴을 식별하고, 잠재적인 문제를 예측하며, 개선 사항을 제안하고, 실시간으로 프로세스를 자율적으로 조정할 수도 있습니다. ​AI는 대량 맞춤화를 가능하게 하여 생산 속도를 늦추지 않으면서 개별 고객 선호도에 맞춰 제품을 제작할 수 있도록 합니다. ​2024년에는 AI 시장이 크게 성장할 것으로 예상되며, 제조 분야에서는 2031년까지 32.6%의 연평균 성장률로 845억 달러에 이를 것으로 예측됩니다.

2.제조업 AI의 주요 활용 사례

​1)예측 유지보수

 AI 시스템은 장비 센서 데이터를 분석하여 고장이 발생하기 전에 예측하고, 예기치 않은 가동 중단 시간을 줄이며 유지보수 비용을 절감합니다. 디지털 트윈을 활용하여 장비 동작 및 성능 패턴을 평가함으로써 잠재적인 문제에 대해 조기에 운영자에게 경고할 수 있습니다.

2)고급 품질 관리

 AI는 컴퓨터 비전 시스템을 통해 고급 품질 관리를 지원하며, 이는 제품의 결함을 실시간으로 스캔하여 식별합니다. 이는 제품 품질을 개선하고, 낭비를 줄이며, 고객 만족도를 높이는 데 기여합니다.

3)생성형 AI

생성형 AI는 데이터 및 이전 프롬프트에서 패턴을 학습하여 텍스트, 이미지, 코드와 같은 새로운 콘텐츠를 생성합니다. 이는 제품 검색, 문서 요약, 고객 서비스, 통화 처리 등 산업 전반에 걸쳐 다양한 용도로 활용됩니다. 또한 엔지니어가 새로운 설계 옵션을 빠르게 탐색하고 변화하는 생산 요구에 적응할 수 있도록 설계 및 프로토타이핑 응용 프로그램을 지원합니다.

4)스마트 공장 및 실시간 의사 결정

 AI는 스마트 공장 또는 스마트 제조라고 불리는 인더스트리 4.0의 핵심 요소입니다. 연결된 기술, 실시간 데이터 분석, AI를 결합하여 유연하고 효율적이며 고도로 자동화된 제조 시스템을 만듭니다. AI는 지속적인 생산 공정을 모니터링하고, 생산성을 극대화하며, 낭비를 줄이기 위해 자동으로 조정합니다.

5)협동 로봇(코봇)

AI 기반 협동 로봇(코봇)은 인간 작업자와 안전하게 함께 작업할 수 있어 반복적이거나 힘든 작업을 수행하는 동안 작업자는 더 복잡하고 창의적인 작업에 집중할 수 있습니다.

6)디지털 트윈

AI는 공정, 생산 라인, 공장 및 공급망의 가상 복제본인 디지털 트윈을 생성하는 데 사용됩니다. 디지털 트윈은 실시간으로 성능을 시뮬레이션하고, 분석하며, 예측하는 데 활용됩니다.

7)재고 최적화 및 에너지 관리

 AI는 재고 요구 사항을 예측하고 보충을 자동화하여 재고 수준을 최적화합니다. 또한 실시간으로 에너지 사용량을 모니터링하여 비효율성을 식별하고, 에너지 비용을 줄이며 환경 영향을 최소화하기 위한 조정을 권장합니다.

 

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3. 온디바이스(On device) AI(엣지AI)의 역할
 온디바이스 AI, 즉 엣지 AI는 클라우드 컴퓨팅에 의존하지 않고 장치에서 직접 데이터를 처리하는 인공지능을 의미합니다. ​이는 데이터가 생성되는 물리적 위치 또는 그 근처에서 AI를 사용하는 것을 의미합니다. 온디바이스 AI 작동 방식은 데이터를 클라우드로 보내 처리할 필요 없이 데이터를 수집, 분석 및 조치할 수 있도록 합니다. ​이 분산된 접근 방식은 대기 시간을 크게 줄이고, 실시간 의사 결정을 향상시키며, 네트워크 인프라에 대한 의존도를 줄입니다. 엣지 AI의 핵심 구성 요소는 센서로 ​이미지, 소리, 온도 또는 움직임과 같은 원시 데이터를 캡처합니다. 엣지 장치로 ​IoT 게이트웨이, 스마트 카메라 및 산업 제어 장치와 같은 장비에 AI 모델이 탑재되어 들어오는 데이터를 로컬에서 처리합니다. AI 알고리즘 처리로  ​종종 클라우드에서 사전 훈련된 머신러닝 모델이 엣지 하드웨어에 배포되어 실시간으로 예측 및 의사 결정을 내립니다. 엣지 프로세서는 ​GPU, TPU 또는 AI 가속기와 같은 특수 하드웨어는 엣지에서 AI 추론을 최적화하여 저전력 소비로 효율적인 계산을 가능하게 합니다.

4. 온디바이스 AI의 이점
 온디바이스AI(엣지AI)는 효율성과 확장성을 향상시키며 다양한 응용 분야에서 이점을 제공합니다. 우선 향상된  정보 보안에 탁월합니다.  ​데이터를 장치에 외부와 차단한채 보관함으로써 온디바이스 AI는 전송 중 잠재적인 침해로부터 사용자의 민감한 정보를 보호합니다. 이렇한 ​로컬 처리는 클라우드에서 데이터를 송수신하는 데 걸리는 지연을 제거하여 대기 시간을 줄입니다. ​이러한 낮은 대기 시간은 음성 인식, 챗봇, 자율 시스템과 같은 응용 프로그램에 중요한 더 빠른 응답과 실시간 의사 결정을 가능하게 합니다. 더 많은 특화및 개인화로  ​AI 모델이 개인 장치에서 실행될 때, 사용자의 일반적인 행동, 고유한 음성 패턴,얼굴 표정 등을 분석하여 더 나은 응답을 생성할 있습니다. ​많은 양의 데이터를 클라우드로 전송할 필요없이 자체 처리하여 네트워크 혼잡이 완화되고 전체 솔루션의 효율성이 높아집니다. 궁극적으로 ​클라우드 기반 시스템에 비해 운영 비용이 낮고, 대역폭 및 에너지 사용량을 줄여 비용 절감에 기여합니다.

5. 제조업에서의 온디바이스 AI 활용
 제조 산업에서 엣지 AI는 실시간 장비 모니터링을 하여 성능 이상을 감지하고, 기계적 고장을 사전에 예측할 수 있습니다. AI가 탑재된 카메라와 센서는 생산 라인에서 제품 결함을 검사하여 품질 관리를 강화합니다. ​데이터를 원격 중앙 서버가 아닌 로컬에서 처리함으로써 즉각적인 수정이 가능하며, 이는 낭비를 최소화합니다. 엣지 AI 기반 로봇 공학 및 자동화는 센서 입력에서 얻은 실시간 데이터를 사용하여 환경 변화나 제품 가변성에 맞춰 조정함으로써 분류, 포장 또는 조립 작업을 수행합니다.

6.제조업 AI의 과제
 제조업에서 AI를 활용하는 것은 여러 가지 과제를 동반합니다.  AI는 고품질 데이터에 의존하지만, 제조업체는 안정적인 통찰력을 얻는 데 필요한 깨끗하고 구조화된 애플리케이션별 데이터가 부족한 경우가 많습니다. 제조업은 높은 정확성과 신뢰성을 요구하지만, 생성형 AI와 같은 일부 AI 모델은 아직 성숙 단계에 있습니다. 현재 모델은 생산 환경에서 필요한 정밀도가 인간에 비해 부족할 수 있습니다. AI, 데이터 과학, 머신러닝 분야의 전문 지식을 갖춘 전문가가 부족하여 기업이 인력 개발에 투자하지 않고는 AI를 완전히 활용하기 어렵습니다.
 AI 통합은 디지털 연결성을 증가시켜 사이버 공격에 대한 잠재적인 취약점을 더 많이 만듭니다. 제조업체는 민감한 시스템을 보호하기 위해 고급 사이버 보안 조치를 필요로 합니다. AI 및 자동화 통합은 직업 안정성에 대한 우려로 인해 직원및 노조의 저항에 부딪힐 수 있습니다. 명확한 의사소통과 재교육은 이러한 전환을 완화하는 데 도움이 됩니다. 마지막으로 AI 도입은 기술 및 인프라에 대한 상당한 초기 투자를 요구하며, 이는 특히 소규모 기업에게는 장벽이 될 수 있습니다.

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